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有哪些能放在简历里的机器学习项目?最短只需要60行代码

九章算法 • 5 年前 • 657 次点击  

简历中有机器学习相关背景

能使得你的简历让HR眼前一亮

这里推荐几个能够放在简历里的机器学习项目

项目来源于

九章算法《人工智能集训营》

24个项目中的8个

机器学习项目01
房价预测

学会利用Sklearn建立Linear Regression 模型,学会使用matplotlib画图,分析feature分布以及和预测变量的关系,观察并解释参数,学会输出测试指标

项目难易程度:⭐️⭐️⭐️️️☆☆

预计课后花费时间:2-3 hours

代码量:80 code lines


机器学习项目02
人脸识别

使用TensorFlow深入学习入门人脸检测,完成数据预处理、滑动窗口实现、提取不同特征(HOG,LBP,HISTGRAM)、采用模型判别人脸、提出候选框、使用CNN替代这一过程


项目难易程度:⭐️⭐️⭐️️️⭐️⭐️️️️

预计课后花费时间:2-4 hours

代码量:300 code lines


机器学习项目03
广告点击率预估

理解真实广告数据,学会构造点击率预估样本,学会构造高级特征,学会选择模型


项目难易程度: ⭐️⭐️⭐️️️⭐️☆

预计课后花费时间: 2-3 hours

代码量: 100 lines


机器学习项目04
深度学习区分猫狗图片

学会使用cv2读入数据图片并存储成向量

学会使用tflearn进行深度学习

建立深度神经网络,包括卷积神经网络CNN,最大池化MaxPooling以及Dropout

使用tflearn进行模型生成和预测

利用模型预测图片并输出图片和预测结果

使用Logistic Regression完成预测并和深度网络结果进行对比


项目难易程度:⭐️⭐️⭐️️️⭐️⭐️️️️

预计课后花费时间:5-6 hours

代码量:110 code lines

机器学习项目05
预测贷款优良

学会使用pandas读入csv表格

学会特征选择与标签预处理

手动实现决策树并对比不同特征选择标准

对比不同决策树终止条件与决策树复杂度分析

利用决策树模型对LendingClub贷款数据进行分类预测


项目难易程度:⭐️⭐️⭐️️️⭐️⭐️️️️

预计课后花费时间:7-8 hours

代码量:200 code lines


机器学习项目06
实现自动翻译

训练数据清洗

seq2seq网络实现

训练网络

bleu评估


项目难易程度:⭐️⭐️⭐️️️⭐️⭐️️️️

预计课后花费时间:4-8 hours

代码量:400 code lines


机器学习项目07
垃圾短信分类

学会利用Sklearn建立Naive Bayes 模型

学会使用matplotlib画图,分析feature分布以及和预测变量的关系

了解NLP处理文字的基本原理

学会输出测试指标


项目难易程度:⭐️⭐️⭐️️☆☆

预计课后花费时间:2-3 hours

代码量:60 code lines


机器学习项目08
深度强化学习 - 学习视觉游戏

理解深度强化学习的模型框架

实现Deepmind经典论文-DQN算法

实现经验回放机制

让机器人学会操控视觉游戏


项目难易程度:⭐️⭐️⭐️️️⭐️⭐️️️️

预计课后花费时间:6-8 hours

代码量:600 code lines


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《人工智能集训营》24个机器学习项目介绍

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